Der Versandhandel ist aktuell gekennzeichnet von einer steigenden Komplexität im Hinblick auf Angebotsvielfalt, zunehmende Online-Anteiligkeit oder auch unbekannte Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Vertriebskanälen. Mit herkömmlichen Prognoseverfahren lässt sich das Geschäft in seiner Komplexität daher zukünftig nicht mehr ausreichend präzise prognostizieren. Der Einsatz der Neuro-Bayes-Technologie birgt in diesem Zusammenhang großes wirtschaftliches Potenzial.

Sie soll der Otto GroupOtto Group ermöglichen, durch genauere Artikel-Absatz-Prognosen einerseits die Verfügbarkeit der nachgefragten Ware und damit die Lieferbereitschaft zu optimieren und andererseits Überhangvolumina zu vermeiden. Beide Faktoren sind unmittelbar ergebniswirksam. Top-500-Firmenprofil für Otto Group

Erste Tests ergaben eine Verbesserung der Prognosegüte im Katalog-Bereich um 20 bis 30 Prozent, im Online-Bereich um rund 50 Prozent. Grundlage aller Prognosen mithilfe der Neuro-Bayes-Technologie ist die Eingabe von Einkaufsdaten wie beispielsweise Artikelbeschreibung, Angebotsträger, Versandtermin, Farbe, Größe, Seitenanteil im Katalog oder Marke. Das künstliche neuronale Netz findet Zusammenhänge zwischen den einzelnen Input-Daten und nutzt diese als Basis zur Berechnung der Artikel-Absatz-Prognose.

Lernfähiges System

Zum Einsatz kommt ein lernfähiges künstliches System, das durch methodische Bearbeitung der Datensätze bekannte und vor allem auch bisher unbekannte Wechselwirkungen erkennt. Die Treffgenauigkeit der Prognose wächst mit jeder Anwendung, da das künstliche neuronale Netz ständig lernt beziehungsweise trainiert wird.